AI 获客

人工智能 (AI) 的运用正在改变企业识别和筛选潜在客户的方式，这正是业务发展不可或缺的一部分。AI 获客（简称 "AI lead gen"），是指使用 AI 工具和技术帮助企业快速有效地寻找高质量潜在客户。

现在，企业可以使用 AI 算法来分析大型数据集、预测客户行为和创建个性化推广竞销活动。AI 会利用机器学习 (ML) 、自然语言处理 (NLP) 和预测性分析来更准确地寻找潜在客户，并比传统方法更快地触达目标受众，从而推进潜在客户开发的进程。

通常，AI 潜在客户开发工具可以直接集成到客户关系管理 (CRM) 系统中，以执行潜在客户评分和个性化推广。此类自动化可以简化潜在客户开发流程，并优化销售团队，使其专注于建立关系和达成交易。

传统的潜在客户开发方法通常使用宽泛的战略来锁定受众，并依赖人工推广方法。相反，人工智能驱动的潜在客户开发策略可以帮助销售团队更精准地锁定潜在客户，从而达成更高的转化率。

在使用新的 AI 工具之前，企业应评估其现有的潜在客户开发流程，权衡当前的所有功能，以识别改进机遇。并非所有 AI 工具都是万能的，企业必须考虑哪些功能最符合其业务需求。

一旦选定 AI 工具，企业就要着手培训员工。因此，寻找一款像 IBM watsonx Orchestrate 一样能完美融入企业现行流程或工作流的解决方案格外重要。组织应确保员工熟练掌握这些工具，再大幅加以应用，而这就需要培训员工或提高其技能。

应用 AI 后，就要监控其在潜在客户开发流程中的效果了。企业应跟踪关键绩效指标 (KPI)，例如转化率和参与度。这些数据有助于确定哪些方面行之有效，哪些方面亟待改进。

凭借与 Salesforce Marketing Cloud 和 IBM Consulting 之间的合作伙伴关系，某个“财富 100 强”金融服务组织通过增加细分和个性化，将其目标转化率提高了 3%-5%。最新的 “Salesforce 现状报告”中深入研究了该成功案例，并揭示了 Salesforce 和 IBM 如何展开合作，在营销技术、运营和 IT 领域构建新的运营模式和流程。

通过与 IBM Consulting 合作，该金融服务组织制定了以客户为中心的整体数据和营销技术战略以及解决方案，从而推行个性化营销战略。当谈到 B2B 开发潜在客户时，企业应保持开放的态度来寻找解决方案，从而丰富员工技能，并与现有和未来客户建立更牢固的关系。

另外，用于销售的 IBM watsonx Orchestrate 可借助 LLM、生成式 AI 和自动化来简化整个销售流程。watsonx Orchestrate 可帮助销售专业人员更好地了解产品选项，并寻找符合客户需求的正确产品。人工智能驱动的销售系统可以消除延迟，并简化客户数据的访问。

借助 ML 算法，企业可以预测哪些用户最有可能购买其提供的商品或服务。该系统主要根据大量数据集和实时行为进行预测性分析。ML 模型能够识别哪些行为预示着高质量的潜在客户，并自动对此类用户进行排名。该模型能够调用使用生成式 AI 和自动化的高级技能，通过自动化潜在客户筛选来帮助销售团队识别潜在客户。

自动化潜在客户评分和筛选模型是动态的，可以从新数据中不断学习。与基于规则的静态标准相反，AI 模型始终在不断调整优化。用于开发潜在客户的 AI 提供了更先进的功能和流畅的系统，可帮助销售团队更快触达优质潜在客户。

希望实现自动化潜在客户评分的企业应实施销售自动化战略，并使用销售自动化工具来自动执行繁琐的流程。销售自动化工具可以获取新的潜在客户信息并进行分析，从而针对每个潜在客户生成准确的评分。其中一个直接案例是 watsonx Orchestrate，它通过会话式 AI 技术自动执行重复性销售任务，让销售团队腾出时间来建立稳固的客户关系。

通用电子邮件或社交媒体竞销活动已成为过去式。AI 可以打破职位和行业的限制，帮助营销团队向潜在客户发送个性化的直接信息。要实现这一目标，第一步应建立理想的客户画像。通过建立此画像，AI 可以帮助营销和销售团队确定沟通模式和识别最符合其需求的潜在客户。创建此客户画像后，即可使用个性化内容方法来开发潜在客户。

其中具体的案例包括电子邮件、广告、登录页面等，这些都是专为某个用户量身定制的。电子邮件的主题和正文可能基于收件人过去的互动、所在的行业或人口统计数据，由此展开具有高度针对性的推广，而收件人只会收到与其相关的产品或服务广告。如果收件人经常在 Linkedin 搜索食品行业相关岗位，系统就会直接向其发送包含个性化招聘信息的电子邮件。

与自动化潜在客户评分类似，通过输入销售自动化战略和技术可以获取目标潜在客户。销售专业人员可以借助销售自动化工具，更好地应对入站潜在客户和出站潜在客户。现在，他们可以与其他销售人员使用共享平台，而不再需要利用电子表格和其他桌面工具来完成跟踪潜在客户等耗时任务。

过去几年里，聊天机器人取得了巨大的进步。更新、更复杂的 AI 智能体和助手相继推出，它们又被称为人工智能驱动聊天机器人。AI 智能体能够通过自行设计工作流和借助可用工具独立为用户执行任务。它们可以解决复杂的任务，并能根据用户的期望随时调整。AI 智能体可协助销售代表管理出站工作流，甚至与潜在客户沟通，以评估客户画像与业务的一致性。

AI 助手类似于 AI 智能体，但具有反应能力，可根据用户要求执行任务。它能理解自然语言命令，并使用会话式 AI 界面来为用户完成任务，Amazon 的 Alexa 和 Apple 的 Siri 就是其中一例。

非智能体聊天机器人仍然是筛选潜在客户和制定个性化推广计划的工具，但它只能实现短期目标。非智能体聊天机器人有助于对常见提示做出一般响应，但当问题涉及过于具体的用户及其数据时，就会表现不佳。

Watsonx Orchestrate 提供强大的 AI 智能体软件，可快速开发潜在用户。它能通过全渠道支持客户，提供高度个性化、与情境相关的购物体验。AI 可以使用会话式 AI 收集用户的联系信息，并跟进新的潜在客户，确保其继续与企业互动。

AI 驱动的数据分析或可彻底颠覆销售和营销团队开展电子邮件营销、定价、电子邮件竞销以及寻求整体业务增长途径的方式。借助 AI 驱动的工具，团队可以从数据中挖掘更多信息，并获得与潜在客户互动的清晰路线图。这些 AI 工具可分析网站访客、应用程序访问次数、购买模式等数据，从而提供可操作的洞察分析，帮助团队定制销售漏斗和/或营销活动。

IBM 的 watsonx Orchestrate 可以帮助销售团队自动将客户与新产品匹配，减少审查多个产品所需的时间。watsonx Orchestrate 提供的会话式 AI 体验有助于实现智能客户交互，并即时响应客户咨询。watsonx Orchestrate 的突出之处在于其个性化技能和 360 度客户数据概览，它有助于培养牢固的客户关系，并在面向客户的互动中最大限度地利用收集的洞察分析。

传统的潜在客户开发方法通常涉及耗时的任务，如手动数据录入、研究和推广，且容易出现人为错误和一致性问题。企业可以利用 AI 和自动化工具简化流程，从而专注于价值更高的活动。潜在客户开发软件可以评估客户行为模式、细分受众并预测哪些潜在客户最有可能转化。这一精确的操作可避免营销和销售团队在低质量潜在客户上浪费精力，从而将时间集中于能创造价值的潜在客户。

watsonx Orchestrate 就是一个很好的例子，这个 AI 解决方案可以简化面向员工和客户的销售流程。企业可以使用任何 OpenAPI，创建自动化操作并将其作为技能发布到 watsonx Orchestrate 中，以便团队借助 NLP 大规模访问和运行自动化，从而实现企业中无穷无尽的用例。

AI 可实现大规模个性化推广。聊天机器人、电子邮件自动化和预测性分析可以通过定制信息吸引潜在客户，从而增强客户体验并提高参与度。销售主管可以专注于更复杂和更具战略性的工作，例如领导其团队以及培养与员工和客户之间的关系。通常，传统方法寻获的潜在客户过于宽泛，而且可能与企业的产品或服务关联不大。AI 可使用先进的数据分析和机器学习算法，以更高的准确度识别高潜力客户。

借助 AI 销售工具，销售团队可以创建潜在客户列表，并根据共同特征将其细分为特定的类别。这确保了营销和销售团队专注于符合理想客户画像的潜在客户，从而提高成功转化的几率。这些 AI 工具可以预测哪些潜在客户最有可能进行购买，让企业优先吸引购买意向更高的客户。

定制消息传递是决定潜在客户质量的一个重要方面，因为它可以帮助企业向其提供高度个性化的相关内容。AI 潜在客户开发技术使企业能够根据每个潜在客户的特点定制信息，而不是发送“千篇一律”的信息。凭借互动、浏览历史和社交媒体活动的数据，AI 可以制作符合每个潜在客户独特需求和兴趣的信息。

企业可以使用 ChatGPT 等内容构建软件和工具来制作此类内容。无论是个性化电子邮件还是动态广告，AI 都可以自动调整语气、内容和优惠，以满足潜在客户的需求，使其感到被理解和重视。AI 驱动的消息传递优化了通信的时机，确保消息能在最有可能受到关注时传递。依靠 AI 设计的消息可确保每个接触点都是相关、及时且为个人量身定制的，以提高转化率并巩固客户关系，从而提升潜在客户开发的成效。

AI 使企业能够处理大量潜在客户，而不会影响其质量或效率。随着 SaaS 业务或初创公司的发展，手动管理越来越多的潜在客户可能会让企业不堪重负且效率低下。但是，AI 可以自动化和简化潜在客户开发流程，确保实现可扩展性，而无需投入额外的人力资源。人工智能驱动的工具可以分析和处理多个来源的数据，例如社交媒体、网站访问和 CRM 系统，其规模体量是人类团队难以企及的。

这类工具可以持续收集和实时评估潜在客户，避免错失任何机遇。借此，企业可以通过不同渠道管理更多的潜在客户，同时保持个性化和参与度。此外，AI 还能让企业通过自动化的定制沟通方式（如电子邮件竞销和社交媒体互动）扩大其推广力度。这使得企业能够与更多的受众互动，同时又不会牺牲潜在客户期望的定制化体验。

AI 驱动的潜在客户开发正在改变企业寻找、吸引和转化潜在客户的方式。随着 AI 技术的持续发展，企业将越来越依赖先进的算法来预测客户行为、实现个性化交互和自动化流程，以提高效率和转化率。可以确信的是，生成式 AI 掀起了一场变革。

IBM 商业价值研究院的最新研究发现，与往年相比，全球顶级企业的高管更加关注企业级业务的价值，其重点已从单一技术的投资回报率转向如何整合技术以重塑业务。

Salesforce 2024-2025 年“现状报告”发现，72% 的领导者认为将 IT 投资组合的投资回报率提高至少 25% 是一项关键的业务目标。AI 获客是值得企业关注的优先事项之一，它能够提高投资回报率并保持其业务在 AI 领域的前瞻性。

借助 AI，企业能够以前所未有的速度处理和分析数据，从而创建具备高度针对性的竞销活动，在正确的时间向正确的客户传达正确的信息。预测性分析将通过预测客户行为进一步完善这些战略，促使企业优先考虑可能转化的潜在客户。入站营销和销售团队必须与整个组织保持一致，并优先考虑利用此类 AI 驱动的工具取得成功。